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溫州市永嘉縣、安慶市岳西縣、淮北市相山區(qū)、呂梁市嵐縣、云浮市云城區(qū)
黔西南興仁市、昭通市鎮(zhèn)雄縣、廣西玉林市容縣、廣州市花都區(qū)、黔東南錦屏縣、長沙市瀏陽市
宜昌市夷陵區(qū)、湛江市霞山區(qū)、九江市柴桑區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)、曲靖市師宗縣、永州市新田縣
武漢市江漢區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、巴中市平昌縣、南陽市西峽縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、煙臺(tái)市萊陽市、榆林市定邊縣、咸陽市長武縣、鄭州市登封市、北京市門頭溝區(qū)
大同市天鎮(zhèn)縣、伊春市伊美區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)
寧波市象山縣、綏化市青岡縣、宜昌市伍家崗區(qū)、濰坊市青州市、貴陽市觀山湖區(qū)、晉中市靈石縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣
六安市霍山縣、寧德市柘榮縣、遵義市紅花崗區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、撫順市新賓滿族自治縣、郴州市嘉禾縣、畢節(jié)市納雍縣、齊齊哈爾市克山縣
太原市晉源區(qū)、黃石市下陸區(qū)、衢州市柯城區(qū)、韶關(guān)市新豐縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、周口市西華縣
徐州市睢寧縣、重慶市開州區(qū)、揭陽市惠來縣、廣元市朝天區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、通化市集安市、四平市鐵西區(qū)、綏化市蘭西縣、文山廣南縣
海西蒙古族德令哈市、晉中市祁縣、紅河蒙自市、漳州市薌城區(qū)、寧夏銀川市永寧縣
菏澤市牡丹區(qū)、茂名市電白區(qū)、呂梁市興縣、江門市江海區(qū)、長沙市寧鄉(xiāng)市
張家界市桑植縣、臨夏臨夏縣、昆明市盤龍區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、湛江市雷州市、惠州市龍門縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、呂梁市嵐縣
婁底市雙峰縣、宣城市廣德市、直轄縣仙桃市、南陽市臥龍區(qū)、周口市項(xiàng)城市、雅安市漢源縣、安康市白河縣、商丘市梁園區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)
淄博市沂源縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、果洛久治縣、聊城市高唐縣、成都市金牛區(qū)、果洛甘德縣、葫蘆島市興城市
保山市昌寧縣、楚雄南華縣、甘南卓尼縣、咸寧市咸安區(qū)、定西市臨洮縣、蕪湖市灣沚區(qū)、重慶市武隆區(qū)、普洱市景谷傣族彝族自治縣
紅河紅河縣、重慶市秀山縣、岳陽市湘陰縣、廈門市同安區(qū)、贛州市章貢區(qū)、楚雄祿豐市、黔南平塘縣
楚雄大姚縣、佛山市高明區(qū)、常德市武陵區(qū)、黔東南從江縣、佳木斯市湯原縣
天津市薊州區(qū)、貴陽市白云區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、邵陽市邵東市、晉中市左權(quán)縣、湛江市吳川市
巴中市通江縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、文山富寧縣、西寧市大通回族土族自治縣、張掖市民樂縣
銅仁市江口縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、咸陽市秦都區(qū)、麗水市青田縣、鷹潭市月湖區(qū)
南平市延平區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、周口市商水縣、榆林市子洲縣、陽江市陽西縣、廣西南寧市興寧區(qū)、四平市雙遼市、北京市西城區(qū)、咸陽市興平市、瓊海市長坡鎮(zhèn)
伊春市鐵力市、荊州市公安縣、哈爾濱市道里區(qū)、宣城市寧國市、云浮市云安區(qū)、天津市北辰區(qū)、成都市新津區(qū)、孝感市安陸市
紅河蒙自市、黔東南劍河縣、本溪市桓仁滿族自治縣、廣西柳州市柳城縣、牡丹江市林口縣、隴南市康縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、呂梁市交口縣、玉溪市華寧縣、晉中市壽陽縣
延邊汪清縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、合肥市肥東縣、東營市河口區(qū)、宜賓市珙縣、阜新市新邱區(qū)、海東市民和回族土族自治縣
龍巖市武平縣、咸陽市武功縣、周口市太康縣、汕頭市潮南區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、黃岡市武穴市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
恩施州巴東縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、安順市西秀區(qū)、宿州市靈璧縣、煙臺(tái)市龍口市、東莞市沙田鎮(zhèn)、菏澤市牡丹區(qū)、渭南市白水縣
宜春市高安市、臨滄市永德縣、白山市臨江市、東莞市清溪鎮(zhèn)、宜春市上高縣、大興安嶺地區(qū)漠河市
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銅仁市思南縣、安陽市湯陰縣、焦作市馬村區(qū)、麗水市慶元縣、寧夏固原市彭陽縣、東莞市大朗鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)、龍巖市漳平市、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
駐馬店市驛城區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、衡陽市雁峰區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、昆明市西山區(qū)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、無錫市濱湖區(qū)、福州市連江縣
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渭南市蒲城縣、衡陽市祁東縣、鄭州市惠濟(jì)區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、福州市福清市、杭州市淳安縣
畢節(jié)市黔西市、成都市成華區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、廣西來賓市興賓區(qū)、三門峽市湖濱區(qū)
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梅州市大埔縣、西寧市城西區(qū)、淮安市盱眙縣、長治市黎城縣、綏化市安達(dá)市
遼源市東遼縣、廣西崇左市扶綏縣、焦作市馬村區(qū)、成都市崇州市、保亭黎族苗族自治縣什玲
吉林市磐石市、株洲市石峰區(qū)、咸陽市永壽縣、廣西南寧市上林縣、北京市海淀區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)、甘南卓尼縣、寶雞市鳳縣
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武漢市洪山區(qū)、重慶市云陽縣、佳木斯市郊區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、海北門源回族自治縣
東方市大田鎮(zhèn)、遵義市桐梓縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、連云港市贛榆區(qū)、濱州市惠民縣、東營市廣饒縣、黃岡市武穴市、蘇州市姑蘇區(qū)
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上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準(zhǔn)|界面新聞
近日，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評估大型語言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開創(chuàng)性基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評估集進(jìn)行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)性和金融多模態(tài)兩大維度，總題量超過16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評估工具日益增長的迫切需求。
Fin-Eval 6.0的核心亮點(diǎn)包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準(zhǔn)測試包含六大核心模塊：金融學(xué)術(shù)知識(shí)、金融行業(yè)理解、金融安全認(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)性測試。
??? ?海量高質(zhì)量試題： 超過16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗(yàn)大模型在金融領(lǐng)域的綜合應(yīng)用能力。
??? ?聚焦前沿： 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測試”評估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
六維評估矩陣：覆蓋金融領(lǐng)域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(lǐng)域確保了評估的廣度與深度，實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察：
推動(dòng)中國金融AI邁向新高度
大型語言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專業(yè)化和風(fēng)險(xiǎn)敏感的金融行業(yè)，其安全與復(fù)雜任務(wù)處理能力仍是未知數(shù)。Fin-Eval 6.0的推出，為解決這一挑戰(zhàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
該基準(zhǔn)不僅為金融AI的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標(biāo)桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)前大模型能力的邊界與短板，從而引導(dǎo)科研方向，促進(jìn)模型在關(guān)鍵金融能力上的突破。
更重要的是，F(xiàn)in-Eval 6.0的推廣有望催生一個(gè)圍繞金融AI評估與優(yōu)化的研究社區(qū)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開發(fā)者之間的良性競爭與合作，共同提升大模型在金融領(lǐng)域的整體水平，最終推動(dòng)更安全、可靠、公平的AI技術(shù)在金融領(lǐng)域落地，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。
上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學(xué)院院長劉元春表示，當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評測體系具有雙重價(jià)值：一方面為金融監(jiān)管部門制定技術(shù)治理框架提供依據(jù)，另一方面為商業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型開發(fā)指明方向。他指出，此類研究具有顯著的前瞻性和跨學(xué)科價(jià)值，體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級金融學(xué)院聯(lián)聘教授張立文指出，隨著人工智能技術(shù)日益深入地融入金融服務(wù)的核心流程，F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標(biāo)志著金融AI評估領(lǐng)域邁出了關(guān)鍵一步。它旨在為構(gòu)建更加安全、高效且可靠的金融AI系統(tǒng)提供重要的洞察和發(fā)展方向指導(dǎo)。一方面，新增的“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評測”的引入，則填補(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，具有重要意義。另一方面，F(xiàn)in-Eval 6.0對以往版本的基準(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)評估體系更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評測等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評測框架，抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面，依托上財(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團(tuán)隊(duì)將持續(xù)構(gòu)建具有行業(yè)代表性和復(fù)雜度的金融基準(zhǔn)測試集，動(dòng)態(tài)監(jiān)測和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識(shí)邊界。同時(shí)，在“智能體元年”的背景下，有關(guān)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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